考慮游程檢測法重構(gòu)的EMD-Elman風(fēng)電功率短時(shí)組合預(yù)測
本文關(guān)鍵詞：考慮游程檢測法重構(gòu)的EMD-Elman風(fēng)電功率短時(shí)組合預(yù)測
更多相關(guān)文章： 風(fēng)電功率 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/b> Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 游程檢測法重構(gòu) 短時(shí)預(yù)測
【摘要】：考慮到直接對經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)所得多個(gè)分量分別建模預(yù)測會(huì)引入多重隨機(jī)誤差和產(chǎn)生較大預(yù)測工作量,提出一種基于游程檢測法重構(gòu)原則的EMD-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的風(fēng)電短時(shí)功率預(yù)測算法,運(yùn)用游程檢測法對風(fēng)電出力時(shí)間序列EMD得到系列本征模態(tài)函數(shù)IMF和趨勢項(xiàng)Res進(jìn)行波動(dòng)性程度檢測,將波動(dòng)程度相似、變化規(guī)律相近的分量依照fine to coarse順序重構(gòu)成高頻分量、低頻分量和趨勢項(xiàng)。然后針對性地對3個(gè)分量分別建立較準(zhǔn)確的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)多步預(yù)測模型,可減少預(yù)測分量建模數(shù),提高預(yù)測精度和預(yù)測速度,最后將三分量預(yù)測結(jié)果自適應(yīng)疊加。還分別給出兩種預(yù)測模型的算例,對比分析發(fā)現(xiàn)EMD-Elman組合預(yù)測模型的精度優(yōu)于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單一預(yù)測模型。
【作者單位】： 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;江蘇省電力公司檢修分公司;南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院;南通供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電功率 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/strong> Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 游程檢測法重構(gòu) 短時(shí)預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51377021) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130742) 南京工程學(xué)院校級科研基金(YKJ201316)
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言風(fēng)電出力具有隨機(jī)性和波動(dòng)性,隨著我國風(fēng)電場規(guī)�；⒓夯目焖侔l(fā)展,風(fēng)電并網(wǎng)對于電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、調(diào)度規(guī)劃等產(chǎn)生重要影響,可靠的風(fēng)電場功率預(yù)測有利于優(yōu)化電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行及時(shí)安排發(fā)電計(jì)劃,提高整個(gè)電力系統(tǒng)風(fēng)電的穿透率極限,減少電網(wǎng)整體運(yùn)行成本以及旋轉(zhuǎn)備用容
【相似文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 余向前;路民輝;任琳杰;梁穎;;基于改進(jìn)型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J];電力信息與通信技術(shù);2014年02期
2 王曉霞;馬良玉;王兵樹;王濤;;進(jìn)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測中的應(yīng)用[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2011年12期
3 陳洋;瞿睿;;基于改進(jìn)型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的變風(fēng)量空調(diào)設(shè)計(jì)[J];現(xiàn)代建筑電氣;2013年01期
4 劉爽;;基于Elman型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測研究[J];民營科技;2012年12期
5 劉歡;劉吉臻;張文廣;張超;;基于小波Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測[J];華東電力;2013年04期
6 陳前;毛承雄;陸繼明;余翔;;基于改進(jìn)Elman網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)勵(lì)磁控制器[J];大電機(jī)技術(shù);2007年03期
7 李運(yùn)紅;張ng濤;裴未遲;;基于小波包-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)軸承故障診斷[J];河北理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期
8 趙建軍;張?jiān)玛?梁威;;Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高壓電力計(jì)量系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[J];電測與儀表;2014年13期
9 肖蕾;李郁俠;;基于自適應(yīng)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J];西安理工大學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期
10 李如琦;孫艷;孫志媛;唐卓貞;;基于PSRT與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷多步預(yù)測[J];電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào);2007年06期
中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 ;Battery State-Of-Charge Estimation in Electric Vehicle Using Elman Neural Network Method[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年
中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條
1 張巧;基于改進(jìn)免疫算法和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲馬達(dá)速度辨識與控制[D];吉林大學(xué);2006年
2 郭姣姣;基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[D];遼寧工業(yè)大學(xué);2015年
3 曹芙;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及優(yōu)化算法的混合模型的研究及應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2015年
4 任麗娜;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中期電力負(fù)荷預(yù)測模型研究[D];蘭州理工大學(xué);2007年
，本文編號：558633
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/dianlilw/558633.html
